在數據子集上使用df.iterrows（）

以下是我的數據集填充，它是通用數據集的一個布爾子集x。在數據子集上使用df.iterrows（）

fills = x.loc[(x['price'] == min_bid) & (x['bid?'] == 'T') & (x['type'] == 'trade')] 

fills 
         time price bid? type id quantity 
2509 2017-01-03 16:00:38.185 38.25 T trade 2422 400.0 
2514 2017-01-03 16:00:59.849 38.25 T trade 2422 400.0 
2623 2017-01-03 16:05:08.626 38.25 T trade 2422 200.0 
2624 2017-01-03 16:05:09.295 38.25 T trade 2422 600.0 
2749 2017-01-03 16:10:25.262 38.25 T trade 2422 100.0 
2922 2017-01-03 16:18:56.218 38.25 T trade 2422 1500.0 
2947 2017-01-03 16:20:08.441 38.25 T trade 2422 200.0 
2953 2017-01-03 16:20:38.836 38.25 T trade 2422 400.0 
2995 2017-01-03 16:25:06.441 38.25 T trade 2422 200.0 
2997 2017-01-03 16:25:07.438 38.25 T trade 2422 1100.0 
3053 2017-01-03 16:29:47.373 38.25 T trade 2422 600.0 
3064 2017-01-03 16:29:54.444 38.25 T trade 4844 4700.0 
3066 2017-01-03 16:29:54.700 38.25 T trade 2422 100.0

通過索引我想在這裏實現的是循環罷了，併爲每一行我想從X獲得一些值添加到兩個運行總計之一。

quantity_cleared = 0 
quantity_remaining = 0 

for index, rows in fills.iterrows(): 
    offer_size = x['quantity'][(x['price'] == min_bid + tick_size) & (x['bid?'] == 'F') & (x['type'] == 'quote')].loc[:row].iloc[-1] 
    trades_done = x['quantity'][(x['price'] == min_bid + tick_size) & (x['bid?'] == 'F') & (x['type'] == 'trade')].loc[row:].sum() 

    if trades_done >= offer_size: 
     quantity_cleared += fills['quantity']['row'] 
    else: 
     quantity_remaining += fills['quantity']['row']

我的代碼返回錯誤：

SystemError: <class 'TypeError'> returned a result with an error set

任何意見，將不勝感激。謝謝！

來源

2017-07-25 Adrian Y

你可以提供一個自包含的例子證明了什麼問題？ – BrenBarn

經過一番修改之後，我發現解決這個問題的方法不是找到一種方法將數據子集交叉引用到通用集，而是通過以不同方式定義子集。所以，相反的：

for index, rows in fills.iterrows():

用途：

for index,row in x.iloc[fills.index].iterrows():

來源

2017-07-31 04:56:28

在數據子集上使用df.iterrows（）

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